基于定位的移动广告个性化推荐系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1、绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景简介 | 第9-13页 |
| ·移动互联网的兴起 | 第9-10页 |
| ·移动广告及其发展现状 | 第10-13页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 2、相关原理技术简介 | 第15-29页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·LBS | 第15-17页 |
| ·个性化推荐 | 第17-19页 |
| ·推荐引擎 | 第17-18页 |
| ·推荐引擎工作原理 | 第18-19页 |
| ·协同过滤 | 第19-26页 |
| ·简介 | 第20-22页 |
| ·协同过滤分类 | 第22-24页 |
| ·相似度计算算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-29页 |
| 3、移动广告个性化推荐实现及算法研究 | 第29-39页 |
| ·移动广告个性化推荐实现 | 第29-33页 |
| ·系统概述 | 第29-30页 |
| ·个性化推荐实现 | 第30-33页 |
| ·协同过滤中应用矩阵分解模型 | 第33-36页 |
| ·改进的融合社会关系的协同过滤 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4、基于地理信息匹配的缓存管理算法 | 第39-47页 |
| ·算法研究背景 | 第39-40页 |
| ·算法构建基础 | 第40-43页 |
| ·移动广告的代理服务器 | 第40-41页 |
| ·基于位置的查询 | 第41-43页 |
| ·基于地理信息匹配的缓存管理算法的构建 | 第43-46页 |
| ·构建算法 | 第43-45页 |
| ·实现流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5、模拟实验与结果分析 | 第47-53页 |
| ·实验环境和实验相关数据 | 第47-48页 |
| ·缓存命中率 | 第48-49页 |
| ·热点区域 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 6、总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
